基于机器视觉的智能小车导航系统研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

针对智能小车在跑道行驶过程中方向控制与速度控制不理想问题,对跑道进行图像处理,简化并提取跑道边界线,拟合出跑道方程,采用模糊-PID算法对小车方向及速度进行控制.该方案能够快速有效分析小车路径,计算小车的方向和速度.

智能小车作为智能车辆的微缩模型,是一个集行为控制与执行、动态路径规划与决策以及环境感知的智能系统.它能检验智能车辆的控制算法,模拟小车在道路上行驶时遇到的问题并予以解决.模拟真车行驶状态,对于未来智能车辆的研究有很大的帮助.智能小车红外线导航电路设计简单,处理速度快,易于控制,但其获得的道路信息较少,检测的前方距离有限,易受环境干扰,精度比较低.电磁导航结构简单,实现容易,误差不随时间积累,但灵敏度不高,精度不高,易受环境影响.机器视觉导航视野广,可以获取大量的道路信息,掌握完整全面的道路信息;前瞻性好,能更早地预知道路的变化并迅速做出反应;鲁棒性高,不易受环境的干扰,具有更快的图像处理速度和更好的控制实时性,具有广阔的应用前景和应用的可行性,是现阶段智能车辆最常用的导航方式.机器视觉导航利用图像传感器采集路径信息,将获得的路径图像信息传输到处理器中进行处理,控制智能车进行路径识别,然后对信息图像进行二值化、去噪等处理,达到简化视觉导航电路、提高智能小车的实时性、简化算法的目的.本文主要研究智能车在结构化跑道中道路的检测识别算法,提出一种基于区域生长的导航算法.

1 图像处理

第一步,对摄像头采集回来的图像信息进行预处理,从而得到低噪声的跑道信息;第二步,通过本文提出的图像提取算法将跑道边界线提取出来,判断跑道的走向趋势;第三步,拟合跑道边界线方程.

1.1图像滤波处理

目前常用到的平滑化处理的方法有方框滤波一BoxBlur、均值滤波一Blur、高斯滤波一Gaus-sianBlur、中值滤波一medianBlur、双边滤波一b-lateralFilter.方框滤波是将图像封装在boxblur中,使用方框滤波器模糊一张图片,从src输入,从dst输出.BoxFilter()函数方框滤波核表示为:

基于机器视觉的智能小车导航系统研究

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